效劳型制造、云制造和社群化制造等先进模式促使制造企业逐步改变了以往简单产品制造商的角色定位, 通过在产品全生命周期的各环节融入增值效劳实现向系统解决计划提供商的角色转变[1,2,3] 。仓储作为连接制造商、供应商和客户的中心纽带, 起着平顺生产和优化调理的作用 。多品种小批量柔性生爆发长及准时生产 (Just in Time, JIT) 实时配送的需求, 迫切需要第三方将智能仓储和实时配送集成起来为企业提供系统的库存效劳解决计划[4,5] 。作为粤东最大的现代化物流园区, 广东惠州“金泽国际物流园”集成了物流配送中心、工业超市 (产品展收交易中心) 和仓储中心等多种功效, 是海内具有代表性的仓储产品效劳雏形 。因此, 很有须要对这种具有工业实践驱动特征的仓储产品效劳系统 (Warehouse Product Service System, WPSS) 看法和效劳战略进行剖析, 为制造和效劳在物流层面的深度融合和工业应用提供理论基础 。
Mont于2002年提出了产品效劳系统看法[6], 江平宇等[7,8,9,10,11]将产品效劳系统看法引入高端数控机床和刀具等工业品, 并对加工效劳能力和效劳本钱估算等要害技术进行了研究 。WPSS看法的提出, 拓展了仓储产品的内涵, 是实现制造与效劳深度融合在产品全生命周期历程中不可或缺的环节之一[12,13] 。实现基于时间维度和空间维度的库存效劳优化是搭建WPSS结构体系的要害 。时间维度的库存效劳指对多样化客户订单的快速响应, 可以包管较高的交付效率;空间维度的库存效劳指对仓储空间的合理计划, 可以在满足货位要求的同时提高仓储治理效率 。文献[14]接纳成熟度构建了WPSS效劳能力模型, 并接纳目标级联剖析法 (Analytical Target Cascading, ATC) 对效劳能力进行了优化;文献[15]论述了WPSS的运行模式, 并对漫衍式的库存控制战略进行了研究 。本文首先介绍WPSS的库存效劳模式, 然后对仓储内部的面向多企业多品种多需求的货位分派问题进行深入研究 。
WPSS是通过集成智能货仓产品实体与专业化的“集中采购+动态存储+JIT配送”效劳, 以“仓储+效劳”的形式提出的面向制造企业的产品采购、贮存、包装、运输和配送等一体化的系统效劳解决计划, 其目标是快速响应客户需求, 降低物流本钱, 包管生产连续进行 。如图1所示, 依据仓储效劳功效结构特点, WPSS被剥离为仓储效劳和物流效劳两个独立的部分 。仓储效劳部分包括工业品超市、企业分区租赁和动态货位存储;物流效劳部分包括仓储内部配送效劳和外部企业对接配送效劳 。
WPSS的效劳工具是某一工业聚集区域的种种制造企业 。由于各企业的货物种类庞杂, 每种货物的尺寸规格和周转频率等不尽相同, 凭据通用性水平和周转频率可将货物从整体上分为通用件和非通用件 。通用件是螺丝、刀具、轴承等标准工业用品, 非通用件指在制品、半制品、制品等企业专有货物 。如图2所示, 仓储产品效劳部分需要结合企业的货物类型和生产情况来制定差别的库存效劳战略, 具体描述如下:
(1) 工业品超市接纳线上采购和线下配送方法为种种制造企业提供通用零部件效劳, 涵盖了锻件、棒材等原质料, 刀具、润滑液、量具等机床附件, 螺母、垫片、轴承等标准件 。因此, 工业超市的库存效劳战略综合考虑了客户需求的不确定、备货期的不稳定及生产历程的偶然性等多种因素影响, 在包管通用零部件的储量不缺货断档的同时兼顾各项库存本钱的需求 。
(2) 企业分区租赁接纳中恒久相助方法, 与大中型企业配合协商库存效劳的时间和园地 。WPSS卖力提供牢固园地租赁, 企业自身卖力分拣、贮存、检验和运输所存储的货物 。企业凭据其自身生产需要进行生产, 是否爆发缺货断档等情况由企业自身卖力 。WPSS包管有足够库存空间来安排企业订购的货物, 避免“溢货现象”爆发 。因此, 企业分区租赁的库存效劳战略是预测企业库存货物量, 并由此确定预留库存空间的巨细 。
(3) 动态货位存储接纳计时计件的相助方法为中小企业提供短期备货库存效劳 �；跷锞哂兄掷喽嘌浴⑴看蠛褪罩Э馄德矢叩忍氐� 。因此, 动态贷位存储的库存效劳战略是凭据WPSS仓储货位余量统筹分派贷位空间, 库存时间由企业凭据自身生产计划灵活选择 。
关于工业品超市和企业分区租赁的库存效劳战略, 文献[15]已进行了深入研究, 本文主要针对动态货位分派效劳战略进行剖析 。
界说1 WPSS货架配置为单位货花样立体高层货架, 每层由同一尺寸的货格组成, 每个货格中存放一个货物单位或组合货物单位 。
界说2收支库货位分派为在已存放m种货物的立体货架上, 从需要分派的货位荟萃中获取合适的货位来分派货物 。
界说3库存区货物种类已知, 出/入库任务单已凭据调理原则分派给相应的可升降叉车, 叉车之间互不影响 。
界说4叉车的一个作业行动操作一个货位, 叉车位置设定为坐标原点, 作业最小单位为分拣操作后的箱/托盘 。
界说5叉车水平偏向和笔直偏向的运动均假定为匀速运动, 其初始笔直偏向位置为零点, 划定取到货物后先将货物从笔直偏向下降到零点 。
(2) WPSS的货架货位体现为Wxyz, 该货位的中心点坐标记为 (x, y, z) , 其中:x体现该货位所在货架的位置坐标, y体现该货位在该货架的列位置坐标, z体现该货位在该货架的层位置坐标 。
(3) WPSS的仓储货位分派战略为, 将货架货位Wxyz合理分派给出/入库任务行列LC, 使完成该出/入库任务行列的总时间最短 。其目标函数为
对货架的约束条件为:x∈N, 1≤x≤Hx, Hx为库存中的货架数量;y∈N, 1≤y≤Hy, Hy为某货架的列数;z∈N, 1≤z≤Hx, Hz为某货架的层数 。
对Wxjyjzj的约束条件如下:
其中:式 (3) 为货架中货位的唯一性约束;式 (4) 为该货位是否为目标货位的选择决策变量;式 (5) 中W为动态更新的目今货位荟萃 。
对fR (txj, tyj, tzj) 的约束条件为
式中:vh为可升降叉车的水平运动速度;vv为可升降叉车的笔直运动速度 。
仓储货位分派问题的求解属于组合优化问题, 本文提出一种革新的自适应遗传算法进行解算和优化, 算法流程如图3所示 。
表1所示为接纳实数编码的方法表达染色体的例子 。
编码中, 第1位的0体现可选货物荟萃中的第1个元素索引, 第2位的2体现可选货位荟萃中的第3个元素索引, 依次类推获得染色体编码为0247 。
出/入库任务的货物可依据上述编码方法依次获得染色体编码 。
初始种群基于随秘密领生成, 其流程设计如图3所示 。接纳随机函数生成约束规模内的随机数生成初始种群, 从而包管初始种群中染色体的多样性要求 。
式中:F为目标函数值, 由式 (2) 获得;Fmax为今世进化个体中凭据目标函数盘算的最大值 。
(4) 染色体的遗传进化设计
接纳无回放余数随机选择战略, 具体操作如下:
(1) 盘算群体中每个个体在下一代群体中的生存期望数
式中:fitnessi为染色体个体i盘算获得的适应度值;N为目今群体中的染色体个体数 。
(2) 取Ni的整数部分[Ni]为对应个体在下一代群体中生存的数目, 共确定出下一代的个体数为
(3) 以Newfitnessi为各个体新的适应度, 用基轮盘赌选择随机确定下一代群体中还未确定的
个个体 。其中
接纳自适应交叉概率和双重单点交叉战略 。图4所示为双重单点交叉战略的具体实例 。
从图4所示的两条被选中的父代染色体p1, p2中随机选择一个整体交叉基因座进行单点交叉, 例如 (3, 6, 0) 和 (5, 10, 1) 首先进行单点交叉, 然后从交叉爆发的中间染色体剩下的染色体基因座中随机选择一个基因位进行单点交叉, 最终爆发子代的两条染色体c1, c2 。交叉选择中使用的交叉概率接纳自适应概率盘算的要领获得, 如下式所示:
式中:Pc (t) 为目今种群第t代的杂交概率, 0.4≤Pc (t) ≤0.99;mtcp为一其中间盘算变量;Pc, min为预设置的最小杂交概率;Pc, max为预设置的最大杂交概率;t为目今进化代数, 0≤t≤TGen, TGen为预设的最大进化代数 。
该自适应交叉概率与进化代数相关而与染色体个体适应度无关, 且对同一代种群的染色体个体付与了相同的交叉能力 。
接纳变异战略为区域荟萃变异战略 。首先随机确定需要变异的基因座, 此处的基因座指目今收支库任务行列的货物ki的分派货位, 其可用分派货位荟萃为Wki;然后随机确定该基因座中需要进行变异操作的基因位, 基因位体现的是货位在Wki中的编号, 在W′ki (指除去Wki与ki重复的基因位所体现的货位编号) 中随机选择一个与需要变异的基因位差别的编号替代原基因位的编号, 如果替换后的基因位编号与该基因座中其他基因位编号相同, 则重新从W′ki中随机选择, 直到不重复为止 。操作历程的实例如图5所示 。
对应的自适应变异概率
式中:Pm (t) 为目今种群第t代中的染色体个体Xi的变异概率, 0.000 1≤Pm (t) ≤0.1;mtmp为一其中间盘算变量;Pm, min为预设置的最小变异概率;Pm, max为预设置的最大变异概率;fmax为目今种群第t代中的个体最大适应度值;f (Xi) 为目今种群第t代中待变异个体的适应度值;t为目今进化代数, 0≤t≤TGen, TGen为预设的最大进化代数 。
以某自动化物流仓储为例对货位分派算法进行验证 。如图6所示, 仓储是基于单位货花样货架结构, 单位货位尺寸为1.5m×1.5m×1.6m, 每排货架的规格为12列×3层, 有19排货架, 总存储量为12×3×19=684货位 。接纳可升降叉车存取货物, 叉车的水平运动速度为1.2 m/s, 笔直运动速度为0.6m/s 。表2所示为某次出库任务, 目标任务清单中的解空间为 (C225×C330×C242×C227×C338) 。
设置革新自适应遗传算法的各参数如下:初始种群规模为200个, 迭代次数为200, 最大交叉概率为0.99, 最小交叉概率为0.4, 最大变异概率为0.01, 最小变异概率为0.005 。其仿真验算结果如图7所示 。由图7可知, 该算法在迭代70次后逐渐收敛于某最优解, 算法的局部收敛性获得了较好的验证;算法的运算时间为882s, 切合WPSS库存实时效劳的要求 。
遗传操作中交叉和变异战略的选择对算法的实际应用效果有差别的影响 。为减少迭代盘算中由单次盘算结果造成的可能无法获取全局最优解的情况, 将盘算次数设置为100次, 每次遗传算法的迭代代数循环仍坚持为200代稳定 。表3所示为差别遗传操作战略下的算法验算结果 。
表3中, 双点交叉是在算法中遗传操作部分双重单点交叉的基础上继续选择交叉点进行交叉操作, 而多点变异是在区域荟萃变异战略中单点变异基础上对每个基因点进行变异操作 。从结果剖析可知, 无论单点交叉照旧双点交叉战略, 对算法的应用效果影响都不大, 但多点变异比单点变异战略效果明显, 从侧面验证了革新自适应遗传算法接纳变异操作战略对革新算法早熟和易陷入局部收敛问题的效果 。
为剖析革新算法的有效性, 划分接纳革新自适应遗传算法、标准自适应遗传算法和基本遗传算法进行验证剖析 。各算法的初始参数如表4所示, 算法运行的硬件配置情况为Inter (R) Core (TM) 2Duo E7500处理器 (双核, 主频2.93GHz) , 内存2GB 。初始参数设置中, 标准自适应遗传算法的交叉概率和变异概率盘算要领取自文献[16]的公式, 其参数设置与革新自适应遗传算法相同;标准遗传算法中的交叉概率设置为最大交叉概率, 变异概率设置为最大变异概率, 盘算结果如表5所示 。
由表5可知, 本文设计的革新自适应遗传算法在获取最优值和收敛代数上均优于标准自适应遗传算法和标准遗传算法, 算法的运行时间也切合系统的实时需求 。因此, 本文提出的革新自适应遗传算法是有效的, 能应用于WPSS仓储货位分派问题的求解 。
WPSS以“仓储+效劳”的形式集成了货仓产品实体和仓储效劳功效, 提出了面向制造企业的产品采购、贮存、包装、运输和配送等一体化的系统效劳解决计划 。本文首先对WPSS仓储效劳部分的3类库存效劳战略进行了介绍;然后, 针对其中动态货位分派要害问题, 建立了基于出/入库任务行列的分派优化模型, 在剖析已有自适应遗传算法特点的基础上, 提出一种革新的自适应遗传算法对模型进行优化解算 。有别于标准的自适应遗传算法, 本文算法凭据WPSS库存效劳的特点在遗传操作的交叉和选择中引入了双重单点交叉战略和区域荟萃变异战略 。通过实际案例对革新自适应遗传算法与标准自适应遗传算法、基本遗传算法进行了剖析和比较, 验证了算法设计的可行性和有效性 。
需要指出的是, 本文接纳先到先效劳的原则构建出/入库顺序排列, 下一步研究将综合考虑货物出库频率特点、货架下重上轻、货位分区、先入先出和就近分派等多维因素进行智能化存储设计, 进一步提高仓储运作效率、缩短效劳响应时间 。
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